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根据【关键词:航空图像,注意力机制,高效目标检测,卷积神经网络】搜索到相关结果 106 条
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基于注意力金字塔网络的航空影像建筑物变化检测
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作者:
田青林
秦凯
陈俊
李瑶
陈雪娇
来源:
光学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
图像处理
变化检测
空洞卷积
特征金字塔
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描述:
提取特征,并在部分残差模块应用空洞卷积增大感受野,同时将金字塔池化结构作为编码网络的最后一层,以提取图像多尺度特征;在解码阶段的横向连接过程中引入注意力机制以突出重要特征,并采用自上而下的密集连接方式
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YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用
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作者:
张锐丽
张琦
高万春
李江龙
来源:
兵工自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
tiny
目标检测
YOLOv4
照相管理
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描述:
注意力机制模块以改进YOLOv4-tiny。测试结果表明:准确率(precision,P)相较原YOLOv4-tiny提高了5%,召回率(recall,R)提高约8%,平均准确率均值(mean
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基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
王欣
孟天宇
周俊曦
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
长短期记忆网络
航空发动机
剩余寿命预测
预测性维护
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描述:
long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
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作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
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描述:
航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题,采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法,丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后,在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA),以强调缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。最后,将边界框回归损失函数定义为EIOU损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为14.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
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民航突发事件领域本体关系提取方法的研究
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作者:
王红
李晗
李浩飞
来源:
计算机科学与探索
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
关系抽取
领域本体
门控循环单元(GRU)模型
民航突发事件
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描述:
民航突发事件领域本体关系提取方法的研究
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基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割
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作者:
宁芊
胡诗雨
雷印杰
陈炳才
来源:
控制理论与应用
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
全卷积神经网络
建筑像素标记
多尺度特征
航空图像分割
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描述:
基于多尺度特征和注意力机制的航空图像分割
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一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
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作者:
吕卫民
孙晨峰
任立坤
赵杰
李永强
来源:
兵工学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
轻量级梯度提升机
注意力机制
航空发动机
故障诊断
时间卷积神经网络
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描述:
长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题,且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显,为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
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基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
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作者:
李鑫
李香蓉
汪诚
李秋良
李卓越
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
机器视觉
YOLOv5
表面缺陷检测
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描述:
训练效果的提升;其次在Backbone网络中引入坐标注意力机制,在通道注意力的基础上嵌入坐标信息,提高对小缺陷目标的检测能力;最后将YOLOv5的定位损失函数改进为EIoU loss,在加快模型收敛
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